研究人员开发了FunnelCausalNet,这是一种新颖的提升量估计器,旨在通过联合考虑转化率和收入来优化优惠券分配。该模型将一个二元转化头与一个非负条件价值头相结合,解决了商品总值(GMV)的零膨胀和重尾特性。该方法已在半合成和工业数据集上得到验证,旨在通过考虑补贴感知的投资回报率来提高投资回报率。 AI
影响 这项研究通过提高预测优惠券活动转化率和收入提升量的准确性,可能带来更有效的营销策略。
排序理由 该集群包含一篇详细介绍新模型和方法的学术论文。
在 arXiv cs.IR (Information Retrieval) 阅读 →
AI 生成摘要 · Google Gemini · 来自 2 个来源。 我们如何撰写摘要 →